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精彩文档

 

基于小波变换和神经网络的变频器故障诊断方?/p>

 

  

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(

四川文理学院

  

物理与工程技术系,四?/p>

  

达州

  635000)

 

[

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]

本文

以逆变器输出故障电流作为故障信息,利用小波分析的方法提取低频能

量值作为特征向量,

通过神经网络实现逆变器故障桥臂定位,

最后利用逆变器同一?/p>

臂故障信号对称性的特点?/p>

用一种简单的判断逻辑实现故障元件的分离?/p>

仿真结果?/p>

明:该方法收敛速度快,诊断准确度高?/p>

 

[

关键?/p>

] 

逆变器;

 

小波分析;故障诊?/p>

 

1

、引言

 

变频器在运行过程中,

其故障的发生必然表现为一些特征参量的变化?/p>

故障特征

提取方法的研究便成了变频器故障诊断技术的关键?/p>

含有丰富信息的变频器运行状?/p>

信号的特征提取是建立在信号处理基础上的?/p>

信号分析的目的是通过对运行状态信?/p>

的处理,确定能很好的表征设备运行状态的特征量?/p>

 

小波分析是近年掀起的一个前沿领域,它被认为是傅立叶分析方法的突破性进

展?/p>

小波函数具有很好的时—频特性,

因而小波分析方法为信号的时频分析提供了?/p>

力的手段?/p>

对于变频输出电流信号采用小波变换的方法,

可以方便准确的提取故障特

征,从而能对变频器进行故障诊断?/p>

 

2 

变频器输出电流的小波变换

 

2.1

小波分析的基本理?/p>

 

小波分析是从

Fourier

分析逐渐发展起来的,它源于函数的伸缩和平移。小波,

简单地说是“一小段波?/p>

,是一种特殊的长度有限、平均值为零的波。它有两个特?/p>

:

一是“小?/p>

,即在时域都具有紧支撑或近似紧支撑集;二是正负交替的波动性,也即

直流分量为零?/p>

小波变换就是将信号分解为一系列小波函数的叠加,而这些小波函?/p>

都是由一个母小波函数经过平移和尺度伸缩得来的?/p>

 

把对模拟信号?/p>

)

(

t

f

的积分变换:

 

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b

a

W

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R

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称为小波变换,其中?/p>

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经平移和缩放的结果。在小波

变换的定义中,小波函?/p>

)

(

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ab

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是窗函数,它的时—频窗表现了小波变换的时—频局

部化能力?/p>

 

 

2.2 

变频器输出电流的小波分解

 

变频器逆变输出电流波形中通常含有非周期信号和畸变信号?/p>

采样传统的傅立叶

变换已经不合时宜?/p>

而小波变换对信号的奇异点非常敏感?/p>

当信号在某一时刻发生?/p>

变时?/p>

该信号的小波变换在一定的尺度范围内均会在信号突变处出现峰值,

并且呈现

出与噪声截然不同的特征?/p>

利用这一特点?/p>

通过选择恰当的小波基和合适的尺度参数?/p>

可以在强噪声背景下,

准确的检测到突变信号?/p>

有效值突变点所对应的小波变换模?/p>

大值具有沿尺度传递的特性;

而随机噪声信号的小波变换模极大值将随着尺度的增?

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基于小波变换和神经网络的变频器故障诊断方?/p>

 

  

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物理与工程技术系,四?/p>

  

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本文

以逆变器输出故障电流作为故障信息,利用小波分析的方法提取低频能

量值作为特征向量,

通过神经网络实现逆变器故障桥臂定位,

最后利用逆变器同一?/p>

臂故障信号对称性的特点?/p>

用一种简单的判断逻辑实现故障元件的分离?/p>

仿真结果?/p>

明:该方法收敛速度快,诊断准确度高?/p>

 

[

关键?/p>

] 

逆变器;

 

小波分析;故障诊?/p>

 

1

、引言

 

变频器在运行过程中,

其故障的发生必然表现为一些特征参量的变化?/p>

故障特征

提取方法的研究便成了变频器故障诊断技术的关键?/p>

含有丰富信息的变频器运行状?/p>

信号的特征提取是建立在信号处理基础上的?/p>

信号分析的目的是通过对运行状态信?/p>

的处理,确定能很好的表征设备运行状态的特征量?/p>

 

小波分析是近年掀起的一个前沿领域,它被认为是傅立叶分析方法的突破性进

展?/p>

小波函数具有很好的时—频特性,

因而小波分析方法为信号的时频分析提供了?/p>

力的手段?/p>

对于变频输出电流信号采用小波变换的方法,

可以方便准确的提取故障特

征,从而能对变频器进行故障诊断?/p>

 

2 

变频器输出电流的小波变换

 

2.1

小波分析的基本理?/p>

 

小波分析是从

Fourier

分析逐渐发展起来的,它源于函数的伸缩和平移。小波,

简单地说是“一小段波?/p>

,是一种特殊的长度有限、平均值为零的波。它有两个特?/p>

:

一是“小?/p>

,即在时域都具有紧支撑或近似紧支撑集;二是正负交替的波动性,也即

直流分量为零?/p>

小波变换就是将信号分解为一系列小波函数的叠加,而这些小波函?/p>

都是由一个母小波函数经过平移和尺度伸缩得来的?/p>

 

把对模拟信号?/p>

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是窗函数,它的时—频窗表现了小波变换的时—频局

部化能力?/p>

 

 

2.2 

变频器输出电流的小波分解

 

变频器逆变输出电流波形中通常含有非周期信号和畸变信号?/p>

采样传统的傅立叶

变换已经不合时宜?/p>

而小波变换对信号的奇异点非常敏感?/p>

当信号在某一时刻发生?/p>

变时?/p>

该信号的小波变换在一定的尺度范围内均会在信号突变处出现峰值,

并且呈现

出与噪声截然不同的特征?/p>

利用这一特点?/p>

通过选择恰当的小波基和合适的尺度参数?/p>

可以在强噪声背景下,

准确的检测到突变信号?/p>

有效值突变点所对应的小波变换模?/p>

大值具有沿尺度传递的特性;

而随机噪声信号的小波变换模极大值将随着尺度的增?

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以逆变器输出故障电流作为故障信息,利用小波分析的方法提取低频能

量值作为特征向量,

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最后利用逆变器同一?/p>

臂故障信号对称性的特点?/p>

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小波分析;故障诊?/p>

 

1

、引言

 

变频器在运行过程中,

其故障的发生必然表现为一些特征参量的变化?/p>

故障特征

提取方法的研究便成了变频器故障诊断技术的关键?/p>

含有丰富信息的变频器运行状?/p>

信号的特征提取是建立在信号处理基础上的?/p>

信号分析的目的是通过对运行状态信?/p>

的处理,确定能很好的表征设备运行状态的特征量?/p>

 

小波分析是近年掀起的一个前沿领域,它被认为是傅立叶分析方法的突破性进

展?/p>

小波函数具有很好的时—频特性,

因而小波分析方法为信号的时频分析提供了?/p>

力的手段?/p>

对于变频输出电流信号采用小波变换的方法,

可以方便准确的提取故障特

征,从而能对变频器进行故障诊断?/p>

 

2 

变频器输出电流的小波变换

 

2.1

小波分析的基本理?/p>

 

小波分析是从

Fourier

分析逐渐发展起来的,它源于函数的伸缩和平移。小波,

简单地说是“一小段波?/p>

,是一种特殊的长度有限、平均值为零的波。它有两个特?/p>

:

一是“小?/p>

,即在时域都具有紧支撑或近似紧支撑集;二是正负交替的波动性,也即

直流分量为零?/p>

小波变换就是将信号分解为一系列小波函数的叠加,而这些小波函?/p>

都是由一个母小波函数经过平移和尺度伸缩得来的?/p>

 

把对模拟信号?/p>

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是窗函数,它的时—频窗表现了小波变换的时—频局

部化能力?/p>

 

 

2.2 

变频器输出电流的小波分解

 

变频器逆变输出电流波形中通常含有非周期信号和畸变信号?/p>

采样传统的傅立叶

变换已经不合时宜?/p>

而小波变换对信号的奇异点非常敏感?/p>

当信号在某一时刻发生?/p>

变时?/p>

该信号的小波变换在一定的尺度范围内均会在信号突变处出现峰值,

并且呈现

出与噪声截然不同的特征?/p>

利用这一特点?/p>

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可以在强噪声背景下,

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基于的小波变换和神经网络的地变频器故障诊断方?33 - 百度文库
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基于小波变换和神经网络的变频器故障诊断方?/p>

 

  

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小波分析;故障诊?/p>

 

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变频器在运行过程中,

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故障特征

提取方法的研究便成了变频器故障诊断技术的关键?/p>

含有丰富信息的变频器运行状?/p>

信号的特征提取是建立在信号处理基础上的?/p>

信号分析的目的是通过对运行状态信?/p>

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小波分析是近年掀起的一个前沿领域,它被认为是傅立叶分析方法的突破性进

展?/p>

小波函数具有很好的时—频特性,

因而小波分析方法为信号的时频分析提供了?/p>

力的手段?/p>

对于变频输出电流信号采用小波变换的方法,

可以方便准确的提取故障特

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2 

变频器输出电流的小波变换

 

2.1

小波分析的基本理?/p>

 

小波分析是从

Fourier

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简单地说是“一小段波?/p>

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:

一是“小?/p>

,即在时域都具有紧支撑或近似紧支撑集;二是正负交替的波动性,也即

直流分量为零?/p>

小波变换就是将信号分解为一系列小波函数的叠加,而这些小波函?/p>

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称为小波变换,其中?/p>

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部化能力?/p>

 

 

2.2 

变频器输出电流的小波分解

 

变频器逆变输出电流波形中通常含有非周期信号和畸变信号?/p>

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并且呈现

出与噪声截然不同的特征?/p>

利用这一特点?/p>

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准确的检测到突变信号?/p>

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